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基于多模态机器学习的营销视频分析:XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法

作者：黄子窃

出版社：四川大学出版社出版时间：2024-06-01

开本： 16开 页数： 178

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版权信息
内容简介
目录
作者简介

基于多模态机器学习的营销视频分析:XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法版权信息

ISBN：9787569064155
条形码：9787569064155 ; 978-7-5690-6415-5
装帧：简裝本
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
社会科学
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社会学理论

基于多模态机器学习的营销视频分析:XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法内容简介

本书基于直播电商背景，以主播吸引粉丝效果为研究主线，从8个章节展开研究，旨在探索以下问题：直播视频中吸引粉丝效果的影响因素有哪些？这些因素影响吸引粉丝效果的中介机制是什么？如何基于直播视频预测吸引粉丝效果？通过采用定性访谈、计算机视觉和多模态机器学习的混合方法，研究基于说服知识理论的“情感、认知、技巧”维度，识别出12个吸引粉丝效果的影响变量，验证其重要性和显著性；构建出说服力的多模态测量方法，检验中介效应并可视化中介过程；为业界提供一个端到端（end-to-end）的吸引粉丝效果预测模型。

基于多模态机器学习的营销视频分析:XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法目录

●1概论
1.1研究背景与研究问题
1.2研究内容与研究目标
1.3研究思路与研究方法
1.4研究意义与研究创新
2文献综述与理论基础
2.1直播电商
2.2机器学习
2.3理论基础
2.413本章小结
3研究假设与概念模型
3.1说服知识与吸粉效果
3.2基于说服力的中介机制
3.3概念模型
3.4本章小结
研究1：定性访谈
4.1研究概述
……

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基于多模态机器学习的营销视频分析:XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法作者简介

黄子窈，女，博士，四川大学商学院助理研究员。研究方向为基于人工智能的市场营销。方正，男，博士，四川大学商学院教授，博士生导师，长江学者奖励计划青年学者，万人计划青年拔尖人才，省学术与技术带头人；国家基础青年（人工智能）、自科优秀青年（移动互联）科学基金获得者。李珊，女，博士，四川大学商学院教授，博士生导师，四川大学产业发展研究中心副主任。主持国家自然科学基金等各类课题累计11项，获得四川省第十八次社会科学优秀成果二等奖，出版学术专著2部，发表论文近30篇。杜培源，男，四川大学商学院工商管理硕士（MBA），任深圳市某科技公司商业人工智能首席工程师，主持商业人工智能研发工作。

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